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MapReduce入门教程

news 2026/3/28 3:34:46

这可不是目录

入门
- 定义与说明
- - 数据分析
  - Map和Reduce阶段的任务
  - <Kn,Vn>分析
  - MapReduce的数据类型
  - 其他说明(持续更新)
- 开发案例(持续更新)
- - 自定义的wordcount
  - csv文件操作
  - 序列化操作

入门

定义与说明

数据分析

以下未数据分析示意图
在这里插入图片描述

Map和Reduce阶段的任务

Map阶段的任务：一个map通常处理一个切片，当数据量过大时会存在多个map
Reduce阶段的任务：对Map输出的键值对进行汇总、聚合，但reduce的数量根据输出要求决定
Map和Reduce没有一一对应的关系
一个job允许有多个·Map和多个Reduce，部分情况允许没有Reduce

<Kn,Vn>分析

接上述Map和Reduce阶段的任务和数据分析

Map

一般而言，Map阶段会产生两个<k,v>键值对
<k1,v1>通常表示数据的输入，k1：偏移量（不重要，一般指输入）；v1：原始数据
<k2,v2>是这个Map阶段的切片输出，k2：类别（按需要切分）；v2：自定义输出的切片结果

Reduce

一般而言，Reduce阶段会产生两个<k,v>键值对
<k3,v3>一般是承接的map阶段的输入，k3：来自于k2，和k2类型相同；v3：集合形式的v2
<k4,v4>MapReduce的输出，k4：一般来源于k3，和k3类型相同；v4：自定义的汇总、聚合输出

MapReduce的数据类型

在这里插入图片描述
~~使用时可以考虑先转String类型进行操作，在进行输出时，可以再转为MapReduce的数据类型~~

其他说明(持续更新)

org.apache.hadoop.mapred是Hadoop 1.x的版本
打包时，请将所有需要的jar包一起
每一阶段的输出类型必须是hadoop定义的类型（如上）
k1一般不重要，基本是你的文件或者数据输入
Reduce阶段一般是最后的输出阶段，当然前提是你的MapReduce流程中含有Reduce

开发案例(持续更新)

自定义的wordcount

这可不是链接 = =

csv文件操作

这可不是链接 = =

序列化操作

这可不是链接

MapReduce入门教程

这可不是目录入门定义与说明数据分析Map和Reduce阶段的任务<Kn,Vn>分析MapReduce的数据类型其他说明(持续更新) 开发案例(持续更新)自定义的wordcountcsv文件操作序列化操作入门定义与说明数据分析以下未数据分析示意图 Map和Reduce阶段的任务 Map阶段的任务&a…...

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